Un nuevo sistema prototipo que monitorea la cantidad y el tipo de tractocamiones que se mueven por una región podría ayudar a los planificadores de transporte a identificar y priorizar proyectos de infraestructura y aumentar la eficiencia operativa.

"Los planificadores de transporte necesitan mejor información sobre las características de los camiones y los flujos de productos básicos para tomar decisiones difíciles al seleccionar y priorizar proyectos, "dijo Sarah Hernandez, profesor asistente de ingeniería civil en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Arkansas. "Si bien existen tecnologías de sensores que proporcionan estimaciones de los volúmenes de camiones, estos sistemas están limitados por las malas condiciones del pavimento y no proporcionan el nivel de detalle necesario para una planificación eficaz. Nuestro sistema no intrusivo es capaz de recopilar datos más complejos y no se ve afectado por las condiciones adversas de la carretera ".

Hernandez; Magdalena Asborno, estudiante de doctorado y asistente de investigación de posgrado en ingeniería civil; y Collin Burris, un estudiante de pregrado en ciencias de la computación e ingeniería informática, usado barato, Sensores LIDAR de un solo haz desplegados a lo largo de sitios de carreteras con mucho tráfico en Arkansas para recopilar información sobre la cantidad y los tipos de tractocamiones que se mueven por esas áreas. Similar al radar, LIDAR utiliza pulsado, Luz láser infrarroja para detectar objetos distantes y medir la distancia a esos objetos. Los sensores estaban montados en trípodes junto a la carretera y a unos cuatro pies del suelo. para que pudieran monitorear varios carriles de tráfico y no dependieran de las condiciones de la carretera para su precisión o confiabilidad.

Las mediciones con marca de tiempo registradas por los sensores LIDAR permitieron a los investigadores generar "firmas, "y combinó estas firmas con las formas de los vehículos individuales.

El prototipo capturó cinco tipos distintos de carrocerías de remolques de tractor con altas tasas de precisión, y los investigadores están refinando el sistema y expandiendo el modelo de datos para identificar hasta 50 tipos únicos de carrocerías de remolque.

El conocimiento del tipo de cuerpo proporciona información sobre las mercancías transportadas a través de una región. Por ejemplo, seguimiento de los movimientos de las tolvas, el tipo de camiones que transportan arroz y soja, dos cultivos críticos para el estado de Arkansas, podría explicar cómo y cuándo los agricultores transportan estos productos al mercado. Sucesivamente, podría ayudar a los planificadores de transporte a decidir los mejores métodos para aliviar los cuellos de botella del transporte que afectan a ciertas industrias, como la agricultura.

Un sistema que proporcione conocimiento del tipo de carrocería de camión también podría informar decisiones sobre si expandir carreteras o desarrollar nuevas rutas y cuándo implementarlas y cómo implementar políticas para promover un cambio al ferrocarril o al agua. esto último implica la ubicación estratégica de un puerto u otras instalaciones intermodales.

"Nuestro objetivo es trabajar con tecnología de muy bajo costo para que podamos lograr una implementación a gran escala, Hernández dijo. Por ejemplo, con $ 1, 000 sensor, el Departamento de Transporte de Arkansas podría implementar 100 sensores en la red, en lugar de usar $ 10, 000 sensores en solo 10 ubicaciones. Obtenemos una mejor cobertura de esta manera y, por lo tanto, una mejor comprensión de los movimientos de los camiones ".

Se publicó un artículo sobre el prototipo en Registro de investigación de transporte .